AMuSE: Adaptive Multimodal Analysis for Speaker Emotion Recognition in Group Conversations
作者: Naresh Kumar Devulapally, Sidharth Anand, Sreyasee Das Bhattacharjee, Junsong Yuan, Yu-Ping Chang
分类: cs.SD, cs.CV, cs.LG, cs.MM, eess.AS
发布日期: 2024-01-26
💡 一句话要点
提出AMuSE以解决群体对话中的情感识别问题
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 情感识别 多模态分析 群体对话 智能代理 可解释性 深度学习 注意力机制
📋 核心要点
- 现有情感识别方法在群体对话中面临模态异质性和动态交互的挑战，导致情感识别准确性不足。
- 本文提出的AMuSE模型通过多模态注意力网络，联合学习模态特征，增强跨模态交互的捕捉能力。
- 在大型公共数据集上，AMuSE模型在加权F1值上提高了3-5%，在准确率上提高了5-7%，并提供情感预测的可解释性。
📝 摘要（中文）
在群体对话中分析个体情感对于开发能够自然人机交互的智能代理至关重要。现有情感识别技术依赖于多种模态（文本、音频、视频），但模态之间的异质性及个体独特行为模式影响下的动态跨模态交互使得情感识别任务极具挑战性。为应对这一挑战，本文提出了一种多模态注意力网络（MAN），通过联合学习特定模态的外围和中央网络，在多个空间抽象层次上捕捉跨模态交互。该模型通过自适应融合技术整合实例特定的多模态描述符，显著提高了情感分类性能，并通过多模态可解释性可视化模块帮助用户理解情感预测的原因。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决群体对话中个体情感识别的挑战，现有方法难以有效整合不同模态的信息，导致情感识别性能不足。
核心思路：提出的AMuSE模型通过多模态注意力网络，结合模态特定的外围和中央网络，增强了跨模态交互的学习能力，从而提高情感识别的准确性。
技术框架：AMuSE模型的整体架构包括模态特定的外围网络和中央查询网络，利用跨模态注意力机制在不同层次上进行信息融合，最终生成说话者级和发言级的密集描述符。
关键创新：AMuSE的主要创新在于引入了自适应融合技术，能够有效整合不同模态的特征，提升了情感识别的性能，并提供了可解释性。
关键设计：模型设计中采用了特定的损失函数以优化跨模态注意力机制，网络结构上通过层次化的注意力机制实现了模态间的有效交互。具体参数设置和网络层数在实验中进行了优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，AMuSE模型在大型公共数据集上表现出色，分类性能在加权F1值上提高了3-5%，准确率提升了5-7%。此外，模型的多模态可解释性可视化模块为用户提供了情感预测的清晰理解，增强了模型的实用性。
🎯 应用场景
该研究在智能人机交互、情感计算和社交机器人等领域具有广泛的应用潜力。通过提高情感识别的准确性，AMuSE能够帮助智能代理更好地理解和响应用户情感，从而提升用户体验和交互质量。未来，该技术有望在教育、心理健康和客户服务等多个领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Analyzing individual emotions during group conversation is crucial in developing intelligent agents capable of natural human-machine interaction. While reliable emotion recognition techniques depend on different modalities (text, audio, video), the inherent heterogeneity between these modalities and the dynamic cross-modal interactions influenced by an individual's unique behavioral patterns make the task of emotion recognition very challenging. This difficulty is compounded in group settings, where the emotion and its temporal evolution are not only influenced by the individual but also by external contexts like audience reaction and context of the ongoing conversation. To meet this challenge, we propose a Multimodal Attention Network that captures cross-modal interactions at various levels of spatial abstraction by jointly learning its interactive bunch of mode-specific Peripheral and Central networks. The proposed MAN injects cross-modal attention via its Peripheral key-value pairs within each layer of a mode-specific Central query network. The resulting cross-attended mode-specific descriptors are then combined using an Adaptive Fusion technique that enables the model to integrate the discriminative and complementary mode-specific data patterns within an instance-specific multimodal descriptor. Given a dialogue represented by a sequence of utterances, the proposed AMuSE model condenses both spatial and temporal features into two dense descriptors: speaker-level and utterance-level. This helps not only in delivering better classification performance (3-5% improvement in Weighted-F1 and 5-7% improvement in Accuracy) in large-scale public datasets but also helps the users in understanding the reasoning behind each emotion prediction made by the model via its Multimodal Explainability Visualization module.